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- 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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模型感知、一站式開發(fā)體驗,以及時序數(shù)據(jù)優(yōu)化三大優(yōu)勢。 不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型深度整合,同時與華為云物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)(比如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入)無縫對接,為開發(fā)者打造一站式數(shù)據(jù)開發(fā)體驗,包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源的接入,清洗,建模,存儲,分析,來自:百科些設(shè)備,如何對源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理等等。而這篇博客我主要想分享下個人認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析可能應(yīng)該是什么樣的。 我把物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點和挑戰(zhàn)歸納如下。我覺得最主要的4個特點是“大”,“小”,“高”,“低”。 “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大,我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例即GE發(fā)來自:百科
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運營更高效、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運營效率應(yīng)用場景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費數(shù)據(jù),實現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運營 ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù),幫助客戶通過抄表數(shù)據(jù)實現(xiàn)用戶消費行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自:百科以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國大陸和中國港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競賽。 【賽事簡介】 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自:百科
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云知識 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識圖來自:百科捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實時性和有序性的要求都沒那么強(qiáng),分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于來自:百科GaussDB (DWS)。 實時監(jiān)控與預(yù)測:圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對行為進(jìn)行預(yù)測,實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)來自:百科華為云計算 云知識 十分鐘完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析開發(fā) 十分鐘完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析開發(fā) 時間:2022-11-07 16:45:23 物聯(lián)網(wǎng) 在物聯(lián)網(wǎng)時代,每天都有數(shù)不清的各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備被連接起來而產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)的價值最大化,那么如何對源來自:百科資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型,就是構(gòu)建物與物,物與空間,物與人等復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射,兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實時同步,實現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象,將不同的設(shè)備上報數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。來自:百科、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲 MRS支持結(jié)來自:專題華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;來自:百科
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